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静脉用药调配中心（pharmacy intravenous ad-mixture services, PIVAS）是专为临床提供静脉用药调配服务的药品调剂部门。随着PIVAS业务的发展，人员配置、时间分配等诸多管理话题备受关注[1-4]。通常资源配置、时间管理及工作方式等管理决策的落地均需结合工作量情况，这是因为工作量不仅可用于绩效考核，也可用于衡量需求与供给是否匹配，是调整工作强度和实现最佳调配实践过程的关键组成部分，并且对静脉药物调配服务的提供有着深远的影响（诸如人员倦怠、供应短缺导致治疗延误、调配差错等不期望的结局）[5]。因而，客观选择能够代表工作量的关键指标进行准确量化及特征分析，对PIVAS工作模式的制定和优化具有重要意义。
据上海市药学会医院药学专委会PIVAS学组2022年统计数据显示，以长期医嘱（执行两次以上的定期医嘱）为调配工作类型的上海医疗机构高达97.4%，其中31.6%的机构仅接收执行此项工作[6]。因此，客观上存在管理决策匹配至长期医嘱工作的需求，以达到解决临床用药需求、保证准点交付及提高服务质量的目的。然而，现阶段PIVAS管理决策的匹配多依赖于实操经验，缺乏可靠的理论依据，主要原因是长期医嘱工作量特征没有得到细致量化的分析并在文献中进行报道。
按日期汇总的PIVAS长期医嘱工作量是典型的时间序列，而时间序列分析法目前较为成熟，已在金融、气象、医学等领域得到广泛应用[7]。该技术不仅可通过分解法识别变量存在的周期性、循环性、趋势性等变化特征，还可根据历史数据特征进行回归分析或机器学习等模型的构建及预测[8]。因此，本研究借助时间序列分析法对PIVAS长期医嘱工作量数据进行特征分析及预测，以期为PIVAS工作模式的制定提供参考。
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数据来自复旦大学附属中山医院东院区PIVAS，选取2020年7月至2021年6月的长期医嘱日工作量整年周期数据，进行时间序列分析及预测模型构建，选取2021年7月的数据用于模型预测准确度的验证。
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利用SPSS 25.0软件对获得的工作量数据绘制时间序列图。通过局部加权回归拟合函数（loess function）对序列进行季节和趋势分解[9]，初步描述分析数据的长期趋势、季节波动、循环波动、不规则波动等重要特征。
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基于数据的趋势性、季节性或平稳性假设，通过制定一个数学模型来捕捉现有的动态关系，理解数据生成过程，并可能在提出的假设限制内进行预测。传统的建模方法包括指数平滑、移动平均、多元线性回归和自回归综合移动平均等，可利用 SPSS 25.0软件直接进行统计分析以识别适合的建模方法。
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预测模型的构建方法大多需要序列平稳假设的前提，即序列的均值和方差等基本统计量随时间保持不变。采用Eviews 11对时间序列数据进行单位根检验（ADF检验），以观察平稳性，若检验为非平稳序列则需进行差分运算，转化为平稳时间序列。
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应用SPSS 25.0软件中的“时间序列建模器”进行建模。根据序列的波动特征、自相关系数（ACF）及偏自相关系数（PACF）识别模型，通过试误法进行模型参数估计。以Ljung-Box统计量检验残差是否符合常态分配的基本假设，P>0.05说明模型构建成功；当拟合度（平稳R2和R2）>0.05、残差的ACF和PACF图无规律及拟合值与实际值的平均绝对误差（MAPE）<10%时，说明模型拟合效果好。
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利用所构建的时间序列模型进行样本外预测，并与实际值比较，通过相对误差百分比验证模型的预测能力。相对误差百分比(δ)= (预测值−实际值)/实际值×100％，δ<10%时说明模型预测有效。
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利用复旦大学附属中山医院东院区2020年7月至2021年6月PIVAS长期医嘱工作量数据，绘制原始序列图并进行时间序列分解。图1A为原始序列，由365个数据集成，工作量日均值为16188.55个，且整年数据基本维持在16000振幅波动，但极值（8326~21302）间相差约为2.5倍，说明PIVAS长期医嘱工作量的波动存在规律性及异常性等特征。时间序列分解结果表明：序列具有周期性、缓慢上升趋势及不规则变动等特征。图1B为季节因子序列，说明长期医嘱工作量数据遵循以7 d为周期的变动规律，单周期波动总体存在周一（谷值）至周六（峰值），先上升而后下降的模式；图1C为循环趋势序列，提示不规则变动均发生在国家法定节假日期间，且假期越长序列的不规则性越明显；工作量总体呈现缓慢上升趋势且在节假日前迎来高峰。
图 1 PIVAS长期医嘱工作量波动序列
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对PIVAS长期医嘱日工作量时间序列进行单位根ADF检验，检验结果表明：ADF统计值为−5.922 144，小于1%（−3.448 518）、5%（−2.869 442）、10%（−2.571 047）显著性水平的临界值（P<0.000 01），说明工作量时间序列不存在单位根，为平稳序列，符合时间序列模型构建要求。
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根据原始序列图的波动特征，将趋势及季节因素均纳入考虑的简单季节性模型、温特斯加法模型或温特斯乘法模型建模，最终选取温特斯乘法模型。该模型Ljung-Box统计量的显著性值大于0.05（P=0.060），表明模型正确，说明所观测的序列中不存在模型无法解释的结构（图2）。拟合参数平稳R2=0.549、R2=0.777、残差的ACF和PACF图无规律性（图2A）；工作量拟合图拟合值波动趋势与实际值基本吻合（图2B），且 MAPE=4.45%（<10%），说明模型拟合效果好。
图 2 基于温特斯乘法模型残差的ACF、PACF（A）及工作量预测值与实际值拟合图（B）
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工作量预测结果的波动特征呈现明显的周期性特征（图2B）。表1显示，2021年7月长期医嘱工作量的短期预测误差处于10%之内，且平均相对偏差为3.81%，说明模型有效。
表 1 2021年7月静脉用药调配中心实际工作量与预测工作量的比较
日期 实际工作量(袋) 预测工作量(袋) 相对误差(%) 2021-07-01 17467 18161 3.97 2021-07-02 19722 19495 −1.15 2021-07-03 18732 20386 8.83 2021-07-04 17317 17890 3.31 2021-07-05 15412 15962 3.57 2021-07-06 16238 16726 3.01 2021-07-07 18796 17942 −4.54 2021-07-08 16766 18197 8.54 2021-07-09 20154 19534 −3.08 2021-07-10 18697 20427 9.25 2021-07-11 17521 17926 2.31 2021-07-12 15295 15994 4.57 2021-07-13 16088 16759 4.17 2021-07-14 17495 17978 2.76 2021-07-15 17968 18233 1.47 2021-07-16 20266 19573 −3.42 2021-07-17 19986 20468 2.41 2021-07-18 17335 17962 3.62 2021-07-19 14618 16026 9.63 2021-07-20 16982 16793 −1.11 2021-07-21 16879 18014 6.72 2021-07-22 18567 18270 −1.60 2021-07-23 20632 19612 −4.94 2021-07-24 20689 20508 −0.87 2021-07-25 16998 17997 5.88 2021-07-26 16086 16058 −0.17 2021-07-27 16675 16826 0.91 2021-07-28 17929 18049 0.67 2021-07-29 17634 18306 3.81 2021-07-30 20090 19651 −2.19 2021-07-31 21755 20549 −5.54 -
前期通过文献查阅梳理出可以代表工作量的常见指标[10-12]，主要包括“日调配时间”、“日输液袋量”、“日用药支数”及“日注射剂总量”。通过相关性分析（表2）发现，指标间均存在显著正相关，说明指标间可能存在某种联系，一定程度均可以代表工作量。尽管按输液量（袋数）计算的日调配量是现今PIVAS工作量评价共识[12]，但该指标更适用于周转过程的统计，并不能较好体现输液制备过程的工作难易程度。此外，“日调配时间”指标统计过程的规范化程度，以及“日用药支数”指标忽略大容量注射剂（输液）统计导致的大容量注射剂工作量缺失，均可能引发工作量特征量化的准确性争议。因此，基于指标参数获取的准确性、PIVAS长期医嘱工作结构、过程及结果的综合考虑，本研究最终选择“日注射剂总量”（即每日注射剂总量，包含大容量注射剂）作为长期医嘱工作量指标。该指标参数不仅可直接从医院信息系统（HIS系统）获得，而且一定程度体现了工作强度及药品使用情况，有助于建立管理和PIVAS医嘱工作量之间的统计关联。
表 2 主要指标的相关系数矩阵（n=365）
变量 均值 标准差 日调配
时间
（min）日输液量
（袋）日用药量
（支）日调配时间
(min)3045.96 399.749 日输液量
(袋)3087.49 312.444 0.908** 日用药量
(支)13101.06 1775.484 0.839** 0.879** 日注射剂
总量(个)16188.55 2055.580 0.863** 0.911** 0.997** 注：**P<0.01。 研究发现长期医嘱工作量波动具有明显的周期性、受节假日因素影响的不规则变动以及不明显的缓慢增长趋势等特征。有意思的是，多项研究证实门急诊日诊量波动具有同样的波动特征[13-14]，说明医院工作模式可能是影响医疗机构内日工作量波动的关键因素。需要注意的是，PIVAS药学服务在医疗机构中属于下游服务节点，存在滞后性，从而导致工作量波动特征存在周一谷值和周六峰值等现象。此外，波动性还可能受临床患者住院时间的主观因素影响，包括入院期、出院期、床位周转率、化疗周期以及患者手术择期选择等因素[15]。后续有必要采用相关性分析等手段进一步验证假设，从而建立与临床数据间的联系，以便更好地为临床服务。随后课题组将波动特征规律运用到PIVAS运营管理中，制订了一些措施，取得较好成效。如：（1）周六及节假日初期充足准备，中后期直至工作日来临适当减少，一旦进入工作日周期又逐步增加的资源配备；（2）通过周排班模式合理搭配、均衡人力配置原则来统筹协调人力资源；（3）每周周一盘点，周二物资采购，周五补充，来保障物资供应以应对周内工作量攀升压力。
简单季节模型、温特斯乘法模型均能提供准确预测，基于贝叶斯信息准则最小原则选择温特斯乘法模型。温斯特乘法模型具有实践轻松简单、高预测精度的优点，然而仍存在一定的局限性，体现在其主要通过提取时间序列中季节变动及长期趋势因素建模，对于元旦、春节等节假日信息提取不足，从而可能降低预测值的精确度。导致这一结果的根本原因是节假日的时间跨度不明确，后期将收集更多长期医嘱工作量数据以便丰富数据，考虑构建长期记忆模型以便将元旦等节假日因素纳入模型中，从而使预测更精准。
综上所述，本研究所采用的时间序列分析法为科学分析与预测PIVAS长期医嘱工作量变化提供了思路，该方法实现简单，可行性强，准确度高，对药房管理有一定指导和实践意义。然而，真实世界中的数据存在固有的复杂性，不存在适用于任何环境的通用模型，如受天气或流感爆发等因素影响时，可进行及时的短期分析以实现更精确的近期预测。
Fluctuation analysis and prediction of intravenous medication dispensing workload based on time series analysis method
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摘要:
目的 探讨静脉用药调配中心（pharmacy intravenous admixture services，PIVAS）长期医嘱工作量的波动特征，构建以日为单位频次的工作量波动预测模型，为PIVAS工作模式的调整提供参考。 方法 选取复旦大学附属中山医院东院区PIVAS2020年7月至2021年6月长期医嘱日工作量数据，采用时间序列分析法分析工作量波动特征并构建预测模型，通过拟合参数及预测结果验证模型精度。 结果 PIVAS长期医嘱日工作量数据波动具有周期性、短期缓慢上升和不规则变动等特征；采用温特斯乘法模型拟合序列，Ljung-Box统计量的显著性值（P值）为 0.060（P > 0.05），R2 = 0.777，拟合值与实际值的平均绝对误差为4.45%，表明模型拟合精度高；预测结果与实测结果平均相对偏差为3.81%，说明模型预测有效。 结论 时间序列分析法可用于PIVAS长期医嘱工作量的分析预测，但因医嘱工作量存在周期性、不规则变动等波动规律，故需根据工作量波动特征及预测结果调整工作模式，以保障PIVAS高效运营。 Abstract:Objective To explore the fluctuation characteristics of long-term doctor's order workload in pharmacy intravenous admixture services (PIVAS) and build a daily workload fluctuation prediction model and provide reference for the adjustment of PIVAS work mode. Methods Daily workload data of long-term doctor’s orders from PIVAS in the East Campus of Zhongshan Hospital affiliated to Fudan University from July 2020 to June 2021 were selected , and the time series analysis method was used to analyze the workload fluctuation characteristics and a prediction model was established. The accuracy of the model was verified by fitting parameters and prediction results. Results The fluctuation of PIVAS long-term doctor's daily workload data had the characteristics of periodicity, short-term slow rise and irregular variation. The Winters multiplier model was used to fit the series with R2 = 0.777, the significance value of Ljung-Box statistic value (P value) was 0.060, and the mean absolute error percentage between the fitted and actual values was 4.45%, indicating that the model fitting accuracy was high. The average relative deviation between the predicted and actual results was 3.81%, indicating that the model prediction was effective. Conclusion The model constructed in this study could be used for the analysis and prediction of long-term doctor's orders workload of PIVAS. However, because the workload of doctor's orders has fluctuations such as periodicity and irregular changes, it is necessary to adjust the working model according to the fluctuation characteristics of the workload and the prediction results to ensure the efficient operation of PIVAS. -
转录因子ZNF24(也称KOX17或ZNF191 )是类Krüppel锌指转录因子家族的成员，N端有一SCAN结构域(也称LeR结构域)，该区域不仅含有亮氨酸[1]，还有选择性的异型或同型寡聚物[2]；C端有四个连续的锌指模体且都是典型的类Krüppel样[2]。我们通过小鼠胚胎干细胞基因打靶，获得了ZF-12+/-（又称Zfp191，与ZNF24同源）ES细胞，并将细胞注射入小鼠的囊胚腔，得到了正常发育的ZF-12+/-小鼠，然而得到的ZF-12 −/-小鼠胚胎发育缓慢且在7.5 d左右胚胎致死[2]。最近研究表明，ZNF24通过调控微血管内皮细胞的增殖、迁移和侵袭，在内皮细胞的血管生成中起重要作用[3]。我们前期研究发现ZNF24作为一个因子拥有多种功能，比如参与激酶转录活性调控、血管增殖、大脑发育以及DNA损伤应答等[4]。
ZNF24基因最初由上海交通大学医学院的陈竺院士科研团队与复旦大学的余龙教授科研团队合作从造血细胞中克隆获得，定位于18q12.1[5]。该区域的缺失与人类多种肿瘤相关，如浸润性乳腺癌[6]、结直肠癌[7]等。余龙教授科研团队报道了ZNF24在肝癌中的不同作用：其在肝癌组织中表达上调，可通过与β-连环蛋白基因的启动子结合，激活β-连环蛋白基因转录，进而激活其下游靶基因如细胞周期蛋白 D1 (cyclin D1)基因，促进肝癌细胞的增殖[8]；也可直接与DNA甲基转移酶1（DNMT1）启动子结合，激活DNMT1基因转录，引起肝癌细胞DNA甲基化改变，进而激活PI3K-AKT途径促进肝癌细胞增殖[9]，提示ZNF24在肝癌中是癌基因。而在转移肝癌组织中ZNF24表达下调，ZNF24通过与DGL1（Discs Large 1） 启动子结合，激活DGL1基因转录，通过Yes相关蛋白(Yes-associated protein, YAP)信号通路抑制肝癌细胞的转移，提示ZNF24在肝癌转移中是抑癌基因[10]。此外，前列腺癌中ZNF24表达上调，通过调控Twist1促进肿瘤细胞上皮间质转换（EMT）、增殖、侵袭和转移，提示ZNF24在前列腺癌中是癌基因[11]。但是，ZNF24在甲状腺癌中表达下调，通过竞争性结合β-连环蛋白，抑制它与辅助因子LEF1/TCF1形成功能性复合物，从而抑制Wnt信号通路，进而抑制肿瘤增生与转移[12]，提示ZNF24在甲状腺癌中是抑癌基因。令人感兴趣的是，研究miRNA-940（microRNA-940）在肿瘤中的作用，发现ZNF24是其调控的靶基因，在三阴乳腺癌（TNBC）中miRNA-940靶向下调ZNF24，抑制三阴乳腺癌（TNBC）细胞的增殖和转移[13]，提示ZNF24促进TNBC细胞的增殖和转移是癌基因。但是，在人胃癌组织中miRNA-940 通过靶向抑制 ZNF24 表达，促进癌细胞的侵袭和转移[14]，提示ZNF24抑制胃癌细胞的侵袭和转移是抑癌基因。这些结果表明，ZNF24通过调控不同的靶基因，在多种不同肿瘤的发生发展、侵袭和转移中起着重要复杂的两面性作用（促进或抑制）。
结直肠癌是一种常见的恶性肿瘤，在我国拥有较高的发病率和较低的生存率[15]。目前，结直肠癌与ZNF24的关系仍不明确。因此，我们构建ZNF24基因过表达的慢病毒载体，包装成病毒并转染结直肠癌细胞HCT116，获得了ZNF24基因过表达的HCT116细胞株，为后续研究的开展提供物质基础。
1. 实验材料
1.1 细胞及载体
293T细胞、人结直肠癌HCT116细胞、大肠杆菌感受态DH5α均来自本实验室，质粒pMT406、包装质粒pCMV-dR8.9、pCMV-VSV-G均购自上海Sangon Biotech公司。
1.2 主要试剂
限制性内切酶BamHI（R6021）、限制性内切酶XhoI（RK21100）、DNA胶回收试剂盒（AK1001）、逆转录试剂盒（RR037A）、荧光定量PCR试剂盒（RR420L）（Takara公司，日本）；质粒小提试剂盒（PD1211，Promega公司，美国）；无缝克隆试剂盒（C5891）、 AxyPrep 总RNA小量提取试剂盒（AP-MN-MS-RNA-250G）、兔抗ZNF24多克隆抗体（D324009）、兔抗GAPDH多克隆抗体（D110016）、山羊抗兔IgG（D111018）（Sangon Biotech公司，中国）；BCA蛋白浓度测定试剂盒（P0012A）、胰酶（C0202）（碧云天生物科技公司，中国）；DMEM细胞培养基（SH30022，赛默飞世尔生物科技公司，美国）；胎牛血清（6170-078， Ausbian公司，澳大利亚）。
2. 实验方法
2.1 ZNF24基因过表达慢病毒载体的构建
2.1.1 目的片段获取
ZNF24基因、3FLAG和相关引物均由上海Sangon Biotech公司合成。Primer 1和Primer 2用于PCR扩增ZNF24，产物大小为1 128 bp；Primer 3和Primer 4用于PCR扩增3FLAG，产物大小为111 bp； Primer 5和Primer 6用于菌落PCR鉴定，阳性产物大小为1 438 bp。引物序列见表1。
表 1 ZNF24基因、3FLAG的特异性引物序列以及相关引物序列片段名称 序列 Primer 1 TGGCAAAGAATTGGATCCGCC
ACCATGTCTGCACAGTCAGTGGAAGPrimer 2 AACTTTCACAACATTCAGAAGTTTT Primer 3 CTGAATGTTGTGAAAGTTGACTACAAGGATGA Primer 4 CATAATACTAGTCTCGAGTTATTTGTCGTCATCATC Primer 5 CGGCTCTAGAGCCTCTGCTA Primer 6 CGTGAGTCAAACCGCTATCCAC ZNF24（或3FLAG）的PCR反应条件：98 ℃预变性3 min；98 ℃变性10 s，55 ℃退火15 s，72 ℃延伸1 min（或10 s），共 30个循环；72 ℃延伸10 min。
2.1.2 载体线性化、重组质粒的构建与鉴定
用限制性内切酶BamHI和XhoI酶切pMT406，胶回收线性化载体（大小约8 537 bp）。线性化的载体、PCR扩增的ZNF24与3FLAG产物，通过同源重组（无缝克隆）反应，将10 μl反应产物转化至DH5α。平皿培养过夜，挑取单克隆进行菌落PCR鉴定, 阳性克隆产物预期为1 438 bp。PCR阳性的克隆进一步测序鉴定，测序正确的重组质粒命名为pMT-ZNF24。
2.2 慢病毒载体包装、滴度测定
转染前24 h，胰酶消化并重悬293T细胞，取10个10 cm的培养皿，以1×107个/皿的细胞密度铺板。细胞贴壁后将原有培养基更换为Opti-MEM®培养基，体积为9 ml。取100 μg pMT-ZNF24(或pMT406)、65 μg pCMV-dR8.9、35 μg pCMV-VSV-G和适量Opti-MEM®培养基加入至15 ml无菌离心管中混匀，总体积为5 ml。再取500 μl细胞转染液和4.5 ml Opti-MEM®培养基混匀后滴加至上述离心管中，轻柔摇晃至均匀，室温孵育20 min。孵育完成后，将混合液分装到293T细胞中，每皿1 ml，轻轻摇晃混匀后放回培养箱。细胞培养6 h后弃上清液，加入10 ml DMEM培养基继续培养，2 d后收集细胞上清液。用60 ml 0.22 μm PVDF过滤装置过滤上清液, 4 ℃，25 000 r/min离心2 h，然后分装保存于−80 ℃冰箱。采用孔稀释法测定病毒滴度：准备5个EP管，各加入90 μl含10%FBS的高糖DMEM。EP管1中添加10 μl的待测病毒原液，EP管2中添加EP管1混合液10 μl，依次操作至EP管5。293T细胞接种到96孔板的 5个孔中，每孔约5×104个细胞，待细胞贴壁后去掉原液，依次加入EP管中的病毒液继续培养，24 h后换液，观察并记录3 d后稀释率最大孔中的荧光细胞数量。病毒滴度=荧光细胞数/病毒原液量。
2.3 慢病毒转染HCT116细胞
胰酶消化HCT116细胞，重悬后接种于24孔板中，每孔细胞约为3×105个，待细胞融合达30％时以细胞感染指数（MOI）=10计算病毒浓缩液体积并转染细胞。将HCT116细胞分为3组：空白对照组（HCT116细胞不转染病毒）、阴性对照组（HCT116细胞转染不含ZNF24的空载体慢病毒）和ZNF24组（HCT116细胞转染ZNF24过表达慢病毒）。转染72 h后，在ZNF24组和阴性对照组中加入 4 μg / ml嘌呤霉素，继续培养72 h后得到稳定表达细胞株。
2.4 实时荧光定量PCR检测ZNF24 mRNA的表达
慢病毒转染HCT116细胞，TRIzol法裂解细胞并提取RNA，mRNA反转录成cDNA后扩增ZNF24。ZNF24引物序列上游为CATTCCCTAAGGCACTGTGAT，下游为TTGAGGAACACCCATACTGAGA；GAPDH引物序列上游为TGACTTCAACAGCGACACCCA，下游为CACCCTGTTGCTGTAGCCAAA。2−ΔΔCt法分析ZNF24 mRNA的表达量。
2.5 蛋白印迹法检测ZNF24蛋白的表达
慢病毒转染HCT116细胞，裂解液（含蛋白酶抑制剂）裂解细胞，提取总蛋白并测定浓度。SDS-PAGE电泳后转模，脱脂牛奶封闭1 h，室温一抗孵育3 h，室温荧光素标记二抗孵育2 h，Odyssey双色红外激光成像系统检测荧光信号。
2.6 统计学分析
实验数据以3个独立试验的（
$\bar{x} \text{±} s$ ）表示，采用 GraphPad Prism 5.0软件中单因素方差分析或t检验进行分析。3. 结果
3.1 PCR扩增及电泳结果
电泳结果显示，分别获得了大小约1 128 bp的ZNF24扩增产物与大小约111 bp的3FLAG扩增产物（图1）。
3.2 载体pMT406线性化
电泳结果显示，得到大小约8 537 bp线性化载体条带（图2）。
3.3 重组慢病毒载体pMT-ZNF24菌落PCR与测序鉴定
重组质粒经PCR扩增，电泳结果显示，获得约1 438 bp大小的阳性克隆PCR产物条带（图3）。对PCR产物进行测序比对分析，结果与目标序列完全一致。
3.4 病毒滴度检测结果及荧光显微镜下绿色荧光表达
ZNF24过表达慢病毒的滴度为3.25×109 TU/ml，ZNF24-NC慢病毒的滴度为6.19×109 TU/ml。以MOI=10计算病毒体积并转染HCT116细胞，4 μg /ml 嘌吟霉素筛选,荧光显微镜下约85%的细胞呈现绿色荧光蛋白（GFP）表达（图4）。
3.5 HCT116细胞中ZNF24 mRNA相对表达量比较
qRT-PCR结果表明，转染ZNF24过表达慢病毒的细胞组中ZNF24的mRNA表达显著高于阴性对照组和空白对照组（图5)。
3.6 HCT116细胞中ZNF24蛋白相对表达量比较
蛋白印迹检测结果显示，转染ZNF24过表达慢病毒的细胞组中ZNF24表达水平明显高于阴性对照组和空白对照组 (图6)。
4. 讨论
结直肠癌是癌症致死的一个主要原因[16]，致死的关键要素是其高水平的复发和转移[17]。结肠癌的发病机制十分复杂，涉及多种癌基因、抑癌基因的异常表达。因此，研究结直肠癌的发病机制，特别是结直肠癌复发转移的机制极其重要。研究表明，多种转录因子在结直肠癌等肿瘤中异常表达，参与结直肠癌的发病、转移和侵袭，如在肿瘤微环境参与VEGF表达调控的 STAT3转录因子已成为新的抗肿瘤药物的作用靶点[18]。
体外与乳腺癌细胞肿瘤动物模型的研究表明，ZNF24通过与血管内皮生长因子（VEGF）启动子上游序列（−144/−134, 非（TCAT） n重复序列）直接结合抑制VEGF基因转录，从而抑制血管增生达到抑制肿瘤生长[19]。然而，敲减人微血管内皮细胞中的ZNF24导致细胞迁移，侵袭和增殖减弱，暗示ZNF24具有促进人微血管内皮细胞的血管生成潜力[3]。多项研究表明ZNF24通过调控不同靶基因（如Twist1[11]、β-连环蛋白[8]和DGL1[10]等）的转录表达以及竞争性结合蛋白因子[8]，在多种不同肿瘤的发生发展、侵袭和转移中起着重要复杂的两面性作用（促进或抑制）。
本研究成功构建了ZNF24过表达慢病毒载体，获得相应的病毒。转染HCT116细胞，获得稳定过表达ZNF24的HCT116细胞株，为开展后续研究提供了物质基础。
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表 1 2021年7月静脉用药调配中心实际工作量与预测工作量的比较
日期 实际工作量(袋) 预测工作量(袋) 相对误差(%) 2021-07-01 17467 18161 3.97 2021-07-02 19722 19495 −1.15 2021-07-03 18732 20386 8.83 2021-07-04 17317 17890 3.31 2021-07-05 15412 15962 3.57 2021-07-06 16238 16726 3.01 2021-07-07 18796 17942 −4.54 2021-07-08 16766 18197 8.54 2021-07-09 20154 19534 −3.08 2021-07-10 18697 20427 9.25 2021-07-11 17521 17926 2.31 2021-07-12 15295 15994 4.57 2021-07-13 16088 16759 4.17 2021-07-14 17495 17978 2.76 2021-07-15 17968 18233 1.47 2021-07-16 20266 19573 −3.42 2021-07-17 19986 20468 2.41 2021-07-18 17335 17962 3.62 2021-07-19 14618 16026 9.63 2021-07-20 16982 16793 −1.11 2021-07-21 16879 18014 6.72 2021-07-22 18567 18270 −1.60 2021-07-23 20632 19612 −4.94 2021-07-24 20689 20508 −0.87 2021-07-25 16998 17997 5.88 2021-07-26 16086 16058 −0.17 2021-07-27 16675 16826 0.91 2021-07-28 17929 18049 0.67 2021-07-29 17634 18306 3.81 2021-07-30 20090 19651 −2.19 2021-07-31 21755 20549 −5.54 
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表 2 主要指标的相关系数矩阵（n=365）
变量 均值 标准差 日调配
时间
（min）日输液量
（袋）日用药量
（支）日调配时间
(min)3045.96 399.749 日输液量
(袋)3087.49 312.444 0.908** 日用药量
(支)13101.06 1775.484 0.839** 0.879** 日注射剂
总量(个)16188.55 2055.580 0.863** 0.911** 0.997** 注：**P<0.01。
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